Journal:通信技术
Key Words:】边缘信息; 统计结构梯度; SSG; SVM
Abstract:针对自然背景下的行人检测问题，从人体最显著的轮廓信息出发，提出一种基于统计结构 梯度（SSG, Statistical Structural Gradient）的行人检测算法。采用支持向量机（SVM, Support Vector Machine）算法对数据库中行人样本的SSG 特征进行训练，得到行人检测分类器。提出的SSG 算法在sobel 图像中仅做结构统计和角度幅值计算，能够采用积分图加速行人检测速度。对INRIA 数据库中的288 张样 本进行测试，误检率(FPPW, False Positives Per Window)为10-5，检测率等于90.89%。
Translation or Not:no
Date of Publication:2011-12-07
First Author:DSK
Associate professor
Supervisor of Master's Candidates
Gender:Male
Date of Birth:1971-03-25
Education Level:博士研究生
Degree:Doctoral Degree in Engineering
Date of Employment:2007-10-17
Business Address:华侨大学机电实验大楼A618
E-Mail:
Status:在岗
Discipline:Computer Applications Technology
Pattern Recognition and Intelligent Systems
Signal and Information Processing
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